블랙록, 골드만삭스, 아폴로, 엔비디아와 함께 5,000억 달러 규모의 AI 구축 계획 논의에 참여

블랙록(NYSE: BLK), 골드만 삭스(NYSE: GS), 아폴로 글로벌 매니지먼트(NYSE: APO), 블랙스톤(NYSE: BX), 브룩필드 자산 관리(NYSE: BAM), KKR(NYSE: KKR)은 엔비디아(NASDAQ: NVDA)와 함께 최종적으로 5,000억 달러에 달할 수 있는 거대한 새로운 AI 지출 라인을 준비하고 있다.

파이낸셜 타임스에 따르면, 이 협력은 추가 컴퓨팅 능력 자금 조달, 전력 공급, 데이터 센터 건설을 중심으로 진행될 것으로 예상된다. 이 거래는 내일 월요일에 발표될 수 있다.

소식 후 NVDA는 1.4% 하락했으며, 이로 인해 회사의 시가총액에서 700억 달러 이상이 감소했다.

이 논의들은 엔비디아가 인공지능 뒤의 거대한 물리적 구축에 대한 자금 부담을 더 크게 지는 상황에서 이루어지고 있다.

이 회사의 가치는 약 5조 2,500억 달러이며, 이미 미국 최대 AI 시스템의 대부분을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 그래픽 프로세서를 판매하고 있다. 또한 소프트웨어 및 기타 컴퓨팅 도구도 공급한다. 그러나 GPU만으로는 AI 모델을 계속 가동할 수 없다.

운영자에게는 서버가 포함된 대규모 건물, 전력, 냉각 시스템, 그리고 장기간에 걸친 자금이 필요하다. 엔비디아는 고객이 이러한 자금을 조달하는 것을 돕는 데 점점 더 기여하고 있으며, 하드웨어 구매 기업에 자금을 투입하고 있다.

엔비디아, 더 많은 AI 고객 지원, 마크 Cuban은 자금 조달이 “무너질 수 있다”고 경고

억만장자 마크 Cuban은 AI 지출 붐 뒤에 숨겨진 막대한 부채와 금융 공학에 대해 공개적으로 우려를 표명해 왔다.

그의 주장은 간단하다. 엔비디아는 이제 누군가가 칩을 주문할 때만 돈을 받는 것이 아니다. 엔비디아는 이러한 칩을 주문하는 기업들의 자금 조달도 돕고 있다.

7월, 마크 Cuban은 현재 상황을 닷컴 버블 시기의 인터넷 기업 자금 조달 열기와 비교했다. 그는 “IPO 대신 엔비디아가 IPO가 되어 모든 사람을 자금 지원하고 있다”고 썼다.

이 자금 지원은 다양한 형태로 이루어질 수 있다. 엔비디아는 자본 제공, 수익 공유 계약, 데이터 센터 운영자 및 신규 클라우드 제공업체에게 특정 수준의 수익을 보장하는 arrangement 등을 제공했다. 이러한 계약은 고객이 GPU를 주문하고 자체 사업이 전체 비용을 감당할 만큼 충분한 현금 흐름을 생성하기 전에 구축을 시작하기 쉽게 만든다.

2026년 상반기 동안 엔비디아는 AI 사업에 400억 달러 이상을 투자했습니다. 이 금액에는 오픈AI, 코닝(NYSE: GLW), 아이렌(NASDAQ: IREN) 등 관련 기업에 대한 투자와 자금이 포함됩니다.

AI 기준으로도 거대한 규모입니다. 오픈AI는 1,000억 달러 규모의 데이터 센터 프로그램 제안과 연관되어 있습니다. xAI와 관련된 자금 조달도 수십억 달러 규모의 특수목적회사(SPV)를 활용했습니다.

이러한 arrangement은 대출 담보로 GPU를 제공한다는 약속에 의존할 수 있습니다. 또한, 장기 리스 계약과 신흥 AI 기업들의 수익 전망이 포함될 수 있습니다.

실제 수익이 계약 체결 당시 금융 기관들이 의존했던 수치에 미치지 못할 경우 이는 중요한 문제가 됩니다.

법률 전문가들은 이미 AI 인프라 자금 조달이 매우 복잡해졌다고 지적했습니다. 단일 프로젝트에도 사채, 채권 증권화, 자산 보유 또는 차입을 위해 특별히 구성된 대차대조표가 없는 SPV 등이 포함될 수 있습니다.

이 과정에는 은행, 보험사, 연금 기금 등이 관여할 수 있습니다.

하드웨어 가치 하락에 따라 월스트리트가 GPU에 더 많은 자본을 투입

하드웨어 자체의 가치 또한 위험 요소입니다.

예를 들어, 엔비디아는 매년 새로운 세대의 AI 칩을 출시해 왔습니다. 이는 데이터 센터가 한 번의 프로세서 배치 대금을 갚는 과정에 있을 때 더 나은 버전의 제품이 출시될 수 있음을 의미합니다.

결과적으로 기존 GPU는 초기 대출 기관이 가정했던 것보다 더 빠르게 감가상각될 수 있습니다.

이 점은 대출이 하드웨어 자체를 담보로 한다는 사실을 고려할 때 중요합니다. 예를 들어, 은행이나 사채 시설은 설치 당시 비용이 매우 높은 장비에 대해 대출을 제공할 수 있습니다.

AI 지출 둔화는 실현되지 않은 수요를 충족하기 위해 용량을 투자한 운영자에게 타격을 줄 수 있습니다. 하드웨어 업데이트가 더 빈번해지면 고비용 설치가 더 빨리 구식화될 수 있습니다. 경쟁사의 개선된 칩은 엔비디아 기반 시스템에 대한 수요를 감소시킬 수 있습니다.

이러한 요인 중 하나라도 운영자가 예상보다 낮은 수익을 발생하는 시설에 대해 큰 부채를 상환해야 하는 결과를 초래할 수 있습니다.

이는 단순한 일반 기술주 투자가 아닙니다. 레버리지 파인anced는 데이터 센터, GPU 및 에너지 프로젝트 자금 조달에 사용되고 있습니다.